python写bp神经网络，逆向预测的代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于使用反向传播神经网络进行逆向预测：

import numpy as np

# 假设我们有一些输入和输出数据
# 输入数据有3个特征，输出数据有1个特征
x = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 定义神经网络的参数
input_size = 3
hidden_size = 4
output_size = 1

# 初始化权重和偏置
w1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
b1 = np.zeros((1, hidden_size))
w2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
b2 = np.zeros((1, output_size))

# 定义 sigmoid 函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义 sigmoid 函数的导数
def sigmoid_derivative(x):
    return x * (1 - x)

# 训练神经网络
for i in range(10000):

    # 前向传播
    z1 = np.dot(x, w1) + b1
    a1 = sigmoid(z1)
    z2 = np.dot(a1, w2) + b2
    output = sigmoid(z2)

    # 计算误差
    error = y - output

    # 反向传播
    d_output = error * sigmoid_derivative(output)
    d_hidden = d_output.dot(w2.T) * sigmoid_derivative(a1)

    # 更新权重和偏置
    w2 += a1.T.dot(d_output)
    b2 += np.sum(d_output, axis=0, keepdims=True)
    w1 += x.T.dot(d_hidden)
    b1 += np.sum(d_hidden, axis=0)

# 使用训练好的神经网络进行逆向预测
new_input = np.array([[0, 1, 0]])
z1 = np.dot(new_input, w1) + b1
a1 = sigmoid(z1)
z2 = np.dot(a1, w2) + b2
output = sigmoid(z2)
print(output)

在上面的代码中，我们首先定义了一些输入和输出数据，以及神经网络的参数。然后，我们使用随机权重和偏置初始化神经网络，并使用反向传播算法进行训练。最后，我们使用训练好的神经网络对新的输入数据进行逆向预测，并输出预测结果。注意，这里使用了 sigmoid 激活函数和其导数。您可以根据需要更改激活函数和其导数。